import pickle
import pandas
import requests
import urllib
import pandas as pd
import os
import re
import openfc as fc
import mplfinance as mpf

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# version
print(fc.__version__)
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# stock info
# 获取中国 A 股市场上所有的股票代码及公司简称
# info = fc.stock_info_cn_list()
# info = fc.stock_history_individual('600000', '20220301', '20220510')
# print(info)
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# fund info
# 获取中国全部场外基金/ETF/QDII/REITS代码信息
# info = fc.fund_history_individual('000001', '20191010', '20220303')
# print(info)
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# Bound info
# 获取中国可转债信息
# info = fc.bond_info_list()
# print(info)
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# Gold
# info = fc.commodities_gold_info()
# info = fc.commodities_gold_history()
# print(info)
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# FX
# info = fc.fx_info_list()
# info = fc.fx_history_individual("美元", start_date='20220501')
# print(info)
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# indicator_ma
# info = fc.indicator_move_average_simple(info, 'close', 5)
# info = fc.indicator_move_average_weight(info, 'close', 5, 'ladder')
# info = fc.indicator_move_average_exponential(info, 'close', 5)
# print(info)
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# stock us
# info = fc.stock_info_us_list()
# info = fc.stock_history_us_individual()
# print(info)
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# mplfinance
# data = {
#   'datetime': list(df['date']),
#   "open": list(df['open']),
#   "high": list(df['high']),
#   "low": list(df['low']),
#   "close": list(df['close'])
# }
# df2 = pd.DataFrame(data)
# df2.columns = ['datetime','open', 'high', 'low', 'close']
# df2["datetime"] = pd.to_datetime(df2["datetime"])
# df2.set_index("datetime", inplace=True)
# mpf.plot(df2, type="candle", title="Candlestick for MSFT", ylabel="price($)")
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print('===> completed <===')
